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[1]陈佳珍,丁笑君,邹奉元,等.基于多元线性回归与BP神经网络的缝口强力预测[J].浙江理工大学学报,2020,43-44(自科六):749-756.
　CHEN Jiazhen,DING Xiaojun,ZOU Fengyuan,et al.Prediction of seam strength based on multiple linear regression and BP neural network[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(自科六):749-756.
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基于多元线性回归与BP神经网络的缝口强力预测()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第43-44卷
期数:
2020年自科六期
页码:
749-756
栏目:
出版日期:
2020-11-27

文章信息/Info

Title:
Prediction of seam strength based on multiple linear regression and BP neural network
文章编号:
1673-3851 (2020) 11-0749-08
作者:
陈佳珍; 丁笑君; 邹奉元; 杜磊
浙江理工大学，a.服装学院；b.服装设计国家级虚拟仿真实验教学中心；c.服装国家级实验教学示范中心，杭州 310018
Author(s):
CHEN Jiazhen;  DING Xiaojun;  ZOU Fengyuan;  DU Lei
a. School of Fashion Design & Engineering; b. National Virtual Simulation Experimental  Teaching Center of Clothing Design; c. National Experimental Teaching Center of Clothing, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
缝纫参数; 缝口强力; 多元线性回归; BP人工神经网络; 预测模型; 缝纫参数推荐
分类号:
TS941-63
文献标志码:
A
摘要:
缝口强力的影响因素众多且相互间的关系复杂，有效地预测缝口强力有利于服装的品控。采用经选定的涤棉混纺面料为实验对象，通过控制变量法进行缝口强力5因素3水平的全面实验。选定缝纫因素，包括缝型、线迹类型、缝边宽度、机针号数和线迹密度。用SPSS分析单因素对缝口强力的影响作为预测依据；基于多元线性回归和BP人工神经网络，用Matlab编程建立缝口强力预测模型，并比较两种预测方法的准确性；最后用较优的预测模型搭建针对服装企业的缝纫工艺参数推荐框架。结果表明：多元线性回归与BP神经网络模型预测误差均值分别为8579%和2642%，说明BP神经网络的整体预测精度更高，建议采用BP神经网络预测模型来进行缝纫工艺参数推荐。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-05-08
网络出版日期： 2020-07-09
基金项目：服装国家级实验教学示范中心及服装设计国家级虚拟仿真实验教学中心实验教学项目(ZX 2019006)
作者简介：陈佳珍(1998-)，女，湖南益阳人，硕士研究生，主要从事服装数字化技术研究
通信作者：杜磊，E-mail: dulei@zstu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2020-11-05